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联友科技 ps 招聘(工资待遇要求)

联友科技 ps 薪酬区间: 20K - 30K,其中100%的岗位拿¥20-30K
¥20-30K
100%的岗位拿

说明:岗位平均工资是以企业发布的招聘岗位为分析依据,建议结合职位类型及学历地区经验等查看。

联友科技 ps 历年工资变化

说明:数据取决于当年在线职位薪酬样本,并不能完全代表企业内部真实情况。仅供参考。

招聘学历要求:硕士最多

联友科技 ps 需要什么学历? 硕士占比最多,占100%

按学历统计

联友科技 ps 工资按学历统计,硕士工资¥25.0K。

招聘经验要求:1-3年最多

联友科技 ps 需要什么经验? 1-3年占比最多,占100%

按经验统计

联友科技 ps 工资按经验统计,1-3年工资¥25.0K。

联友科技 ps 招聘地区:主要分布在广州

联友科技 ps 在哪些城市有办公地点? 主要分布如下:广州占100%,想知道其他城市分别占比多少?请点击该模块查看,统计依赖近一年招聘职位,仅供参考。

联友科技 ps 历年需求趋势

联友科技 ps 历年招聘量变化

联友科技 ps 是做什么的

取自联友科技近一年相关招聘职位
  • 算法工程师(APS生产排产方向运筹算法)

    广州 | 1-3年 | 硕士以上 | 2026-07-03
    20-35k
    【岗位职责】
    1. 负责APS核心模块(如生产排程、物料需求计划MRP、运输调度等)的数学模型构建与算法设计。
    2. 针对制造业多工序、多资源、复杂工艺路径等约束,设计高效的启发式或精确求解算法。
    3. 结合运筹优化(如线性规划、混合整数规划、约束规划)与机器学习(如预测、分类、强化学习),提升计划排程的效率和鲁棒性。
    4. 将算法落地为高可用服务,处理大规模订单、工单、资源数据(万级-百万级变量),满足响应时间要求。
    5. 与项目交付团队协作,针对客户现场的实际生产扰动(如插单、机台故障、物料延迟)进行动态重排算法的设计与调优。
    【任职要求】
    一、基础与专业背景
    - 硕士及以上学历,博士优先。专业方向:运筹学、工业工程、应用数学、计算机科学(算法方向)、自动化等。
    - 2年以上APS、供应链优化或生产调度相关算法开发经验;有成功落地的APS项目案例者优先。
    二、核心算法能力
    - 运筹优化:
    - 熟练掌握整数规划、混合整数规划(MIP)建模,能够使用 `PuLP`、`Pyomo` 或 `OR-Tools` 进行建模。
    - 了解并能应用常见精确求解器:`Gurobi`、`CPLEX`、`SCIP` 等。
    - 必须掌握启发式/元启发式算法设计与混合策略:遗传算法(GA)、禁忌搜索(TS)、模拟退火(SA)、变邻域搜索(VNS)、大规模邻域搜索(LNS)等。
    - 约束求解: 理解约束规划(CP),能处理复杂的时序、资源容量、物料齐套等约束,接触过 `CP-SAT` 求解器者加分。
    - 调度特定知识: 熟悉典型调度问题模型(JSP、FJSP、FSSP、RCPSP等)及其变种。
    三、工程与数据处理能力
    - 编程语言:Python 必须精通(`numpy`、`pandas`、`scipy`);此外掌握 C++/Java/Go 中至少一门用于高性能核心排程引擎开发者加分。
    - 数据库:熟练使用 `SQL`(处理工单、BOM、工艺路线等数据)。
    - 性能优化:具备算法复杂度分析能力,针对大规模数据(如>1000个工单、>200个机台)的求解速度优化经验。
    - 接口与系统集成:了解RESTful API、消息队列;能与MES、ERP系统对接(有SAP、鼎捷、用友等对接经验者加分)。
    四、APS业务理解
    - 理解生产制造基本流程:BOM结构、工艺路线、机台资源、换型时间(Setup Time)、物料齐套、安全库存等概念。
    - 熟悉APS的核心业务场景:
    - 有限能力排程(FCS)
    - 正排/倒排/瓶颈排产策略
    - 多目标优化(准交率、设备利用率、生产周期、切换成本)
    - 插单恢复与扰动管理
    五、软实力
    - 能够与产品经理、实施顾问沟通,将业务约束(如“避免减少小单拆批”)转化为量化约束或惩罚项。
    - 有调研、复现、改进SOTA论文算法的能力(如针对非标车间场景的改进LNS)。
    - 能够接受适当出差(现场调研或项目上线支持)。
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    ### 【加分项】
    1. 有开源APS/排程框架经验:如 `OptaPlanner`(现Timefold)、`OR-Tools`、`ScheduleXL` 等。
    2. 机器学习增强优化:使用强化学习(RL)进行调度策略学习,或使用预测模型预估加工时间/交货期风险。
    3. 行业经验:半导体、汽车零部件、电子制造、机加工、注塑等离散制造行业,或流程行业(如化工、医药)。
    4. 可解释性:能提供排程结果的对比分析(甘特图可视化、目标值演变曲线、约束松弛分析)。
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